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先日「知財業務における生成AIの賢い使い方」というセミナーをおこないましたが、セミナー後のアンケートに下記のような質問が書かれていました。 「他社分析の具体的な方法を知りたいです。多数の公報を読み込ませて、一度に解析するような手法がありましたら紹介頂きたいです。例えばA社のPat100件を読み込ませて、特徴分類や出願傾向等を簡単にまとめられればよいと思いますが、そのような手法がありましたら教えて頂きたいです。」 セミナーで、こういうことができますよという説明をしたつもりですが、実例で説明していなかったので、やはり実例を示す必要があるんだなあと思いました。 添付したpdfは、ある分野のトップ2社の直近3年の特許352件を分析した例です。 特許データベースから母集団を作成し必要な項目をＥｘｃｅｌにダウンロードして、生成ＡＩにアップしています。 使用した生成AIは、OpenAI o3で、使用したプロンプトは下記のようなプロンプトです。もう少し工夫した方が良さそうではありますが、一応こんな水準のレポートが得られますよということでご参考になれば。 なお、内容は吟味していませんので、生成ＡＩにはハルシネーションがつきもの、という感覚で見てください。 「ファイルは、ある技術分野における2020年～2022年に出願された富士フイルム株式会社とオリンパス株式会社の2社の特許出願のリストです。次の項目で整理されています。 「特許価値スコア 出願番号 出願日 登録番号 登録発行日 名称 IPC リーガルステータス (JP|INPADOC) 権利者/出願人横断 原語 発明者横断 要約 請求の範囲 (出願/付与)」 ２社のそれぞれのカテゴリ別件数のトップ10を棒グラフで出力し、さらに両社の技術分野を比較するコンパラマップを出力し、それぞれの会社に関して考察を日本語で1,000字以内にまとめてください。その後、両者を比較した考察を日本語で1,000字以内にまとめてください。 年別出願件数を時系列プロットしてください。グラフを踏まえて、富士フイルム株式会社とオリンパス株式会社の2社それぞれの出願戦略の変遷を「成長フェーズ」「守りフェーズ」の二段階で解説し、今後注力すべき技術領域を3つ提案してください（各1,000字以内）。 これまでの分析結果を基に、富士フイルム株式会社とオリンパス株式会社の2社それぞれについて、 (1) 技術ポートフォリオの特徴 (2) 時系列トレンド (3) 課題 vs. 解決手段マトリクスで見えるホワイトスペース (4) 他社と差別化すべき重点出願テーマ を章立てでそれぞれ5,000字程度のレポートを作成してください。」
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4月18日に、特許庁産業財産権制度問題調査研究「令和6年度研究テーマ」（8テーマ）の報告書が公表されました。
いずれも興味深い報告書ですが、「アントレプレナーシップ教育の一環として行う知財教育の実施等に関する調査研究報告書」では、大学及び大学院の学生向けに、知財教育をアントレプレナーシップ教育の一環として行う手法について検討・類型化し、その一環として実施できる教材を作成することを目的に、公開情報調査、ヒアリング調査、教材作成して、実証演習を3大学で行っています。 大学及び大学院の学生向けのアントレプレナーシップ教育の中に知財教育の要素を取り入れて実践していくという試みですが、企業での教育にも応用できそうです。 4月23日「アントレプレナーシップ教育の一環として行う知財教育」の教材を公表しました https://www.jpo.go.jp/resources/report/kyozai/creating_new_value.html 特許庁産業財産権制度問題調査研究「令和6年度研究テーマ」の報告書を公表しました https://www.jpo.go.jp/resources/report/sonota/zaisanken-seidomondai.html （1）アントレプレナーシップ教育の一環として行う知財教育の実施等に関する調査研究 全体版 https://www.jpo.go.jp/resources/report/sonota/document/zaisanken-seidomondai/2024_01_zentai.pdf 要約版 https://www.jpo.go.jp/resources/report/sonota/document/zaisanken-seidomondai/2024_01_yoyaku.pdf 新たな価値創造の考え方～新規事業の創出プロセスと知的財産の関係を学ぶ～ https://www.jpo.go.jp/resources/report/sonota/document/zaisanken-seidomondai/2024_01_kyozai.pdf Intellectual Property Education Conducted as Part of Entrepreneurship Education On 18 April, the Japan Patent Office released eight reports under its FY 2024 “Studies on Issues in the Industrial Property Rights System.” Among them, the Survey and Research Report on Implementing Intellectual Property Education as Part of Entrepreneurship Education investigates and classifies approaches for delivering intellectual property (IP) instruction to university and graduate-school students within the framework of entrepreneurship education. The project aimed to (1) survey publicly available information, (2) conduct interviews, (3) develop teaching materials that can be used in this context, and (4) carry out pilot exercises at three universities to validate the materials. This initiative explores how IP-related content can be woven into entrepreneurship programs for students, and the findings suggest the methods could also be adapted for corporate training. 4月18日に、特許庁産業財産権制度問題調査研究「令和6年度研究テーマ」（8テーマ）の報告書が公表されました。
いずれも興味深い報告書ですが、「生成AIを利用したデザイン創作の意匠法上の保護の在り方に関する調査研究」では、 「総括 生成AIを利用したデザインについては、意匠権による保護を望むとの意見が多いものの、そのうちの生成AIが自律的に創作したデザインについては保護に否定的な意見が多かった。また、自身の創作した既存の意匠に基づき第三者が作成・公開した意匠が、新規性・創作非容易性の拒絶理由の根拠となって、意匠登録出願が拒絶されたことがある者は僅かに留まったものの、生成AIの普及に伴い、このような拒絶が生じることに対して懸念を示す者が一定割合存在し、こうした懸念を解消するには、新規性喪失の 例外等による対応に関する法改正等が必要と考える者が一定割合存在することが確認された。そして、生成AI技術の進展が創作非容易性の判断に及ぼす影響について、生成AI技術の進展に伴って今後判断が厳しくなるとの意見が見られた中、判断の水準を積極的に変えたり、生成AIの利用有無によって判断を変えたりすることについては、賛否両論の意見があった。」と述べられています。 今年5月の第18回意匠制度小委員会では、この報告書を基に議論されるようです。 特許庁産業財産権制度問題調査研究「令和6年度研究テーマ」の報告書を公表しました https://www.jpo.go.jp/resources/report/sonota/zaisanken-seidomondai.html （5）生成AIを利用したデザイン創作の意匠法上の保護の在り方に関する調査研究 全体版 https://www.jpo.go.jp/resources/report/sonota/document/zaisanken-seidomondai/2024_05_zentai.pdf 要約版 https://www.jpo.go.jp/resources/report/sonota/document/zaisanken-seidomondai/2024_05_yoyaku.pdf Approaches to Protecting AI-Generated Design under the Design Act On 18 April, the Japan Patent Office released the reports for its eight “FY 2024 Research Themes on Issues in the Industrial Property Rights System.” Among them, the study titled “Research on Approaches to Protecting Design Creation Using Generative AI under the Design Act” states: Summary – While many respondents wish to see design rights extended to works created with generative AI, a substantial number are opposed to granting protection when the design is autonomously generated by the AI itself. Only a few respondents have actually had a design-registration application rejected for lack of novelty or non-obviousness because a third party produced and disclosed a design based on their own prior creation. Nevertheless, with the growing use of generative AI, a certain proportion expressed concern that such rejections may become more frequent. A similar share believes that legal amendments—such as expanding the exceptions to loss of novelty—will be needed to resolve these concerns. As for the impact of advances in generative-AI technology on the assessment of “non-obviousness,” some expect examinations to become stricter as the technology evolves. Opinions were split, however, on whether examination standards should be actively revised, or should vary depending on whether generative AI was used in the creative process. These matters are expected to be discussed at the 18th Subcommittee on the Design System in May of this year, using this report as a basis. ４月22日、産業構造審議会知的財産分科会第53回特許制度小委員会が開催され、
（1）AI技術の発達を踏まえた特許制度上の適切な対応について （2）知的財産の侵害抑止へ向けた取組について （3）国際的な事業活動におけるネットワーク関連発明等の適切な権利保護について について議論されました。 事務局からの説明は、前日に公開されていた資料に基づくものでした。 「AI技術の発達を踏まえた特許制度上の適切な対応について」では、発明創作過程におけるAIの関与程度について、AIの関与度を4段階（人のみ、人が大部分、AIが大部分、AI自律発明）に分類し、それぞれの段階における人とAIの役割分担のイメージが示され、仮想事例「寒冷地用接着剤」を例に、AIの関与度4段階に応じて、発明の各工程（ニーズ把握～発明完成）で人とAIがどのように関与するかを具体的に説明されました。そのうえで、①発明該当性、②発明者、③引用発明適格性、④新規性・進歩性、⑤記載要件、 ⑥先使用権・その他の論点について、I. 技術的観点も含め近い将来における顕在化が想定される問題か、II. 特許権者又は第三者の立場から検討のニーズがあるか、III. 国内外での諸情勢を踏まえ検討すべきか、という観点から各論点の相対的な評価を行い、発明該当性、発明者、引用発明的確性について、相対的に早期に検討を行うことが適切ではないかと提案されました。 各委員からの意見では、「今回の仮想事例は化学系で実験を要するもので重要だが、AIの活用度合いやAI自律発明の発生見込みは分野によって大きく異なる。特にコンピューター関連分野ではAI自律発明が出やすいのではないか。将来的には、複数のAIエージェントが連携して発明を行う可能性も考慮すべき。AI自律発明が近いうちに発生する可能性も視野に入れるべき。」という意見がありましたが、全体の雰囲気としては、現時点で「AI自律発明」が実施されていないので検討課題から外す、という雰囲気に感じられました。予想通り、対応が遅れる感じで、問題が起こってからどうするか慌てて動き出すパターンになりそうです。 産業構造審議会知的財産分科会 第53回特許制度小委員会 令和７年４月22日 資料1 特許制度に関する検討課題について https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/tokkyo_shoi/document/53-shiryou/01.pdf AIが“自律発明”を行う世界と、特許法第1条 https://note.com/minoru_nakahata/n/nc00984f854b1 53rd Patent System Subcommittee On 22 April, the 53rd meeting of the Patent System Subcommittee of the Intellectual Property Committee, Industrial Structure Council, was held. The agenda covered:
1. Appropriate responses to AI’s advance The Secretariat classified the degree of AI involvement in the inventive process into four levels—(a) human only, (b) mostly human, (c) mostly AI, and (d) AI‑autonomous invention. Using a hypothetical case study of a “cold‑climate adhesive,” it illustrated how humans and AI would participate in each phase of the invention process (from identifying needs through to completion) at each of the four levels. It then assessed six issues from three perspectives-- I. whether the issue is likely to emerge in the near future (including technical considerations), II. whether there is a need to study it from the standpoint of right‑holders or third parties, and III. whether international and domestic circumstances call for study—giving each issue a relative priority:
Committee members’ comments Members noted that while the hypothetical chemical case requiring laboratory work was important, the extent of AI use and the likelihood of AI‑autonomous inventions vary greatly by field. In computer‑related areas, AI‑autonomous inventions may arise more readily, and future scenarios in which multiple AI agents collaborate to invent should be considered. Some argued that the possibility of AI‑autonomous inventions emerging in the near term should be kept in view. Nevertheless, the general atmosphere suggested that, because “AI‑autonomous inventions” are not yet occurring in practice, they were effectively set aside as an issue for now. As anticipated, responses seem likely to be delayed, with action only beginning in earnest once problems actually materialise. 令和６年（行ケ)第１００４９号審決取消請求事件は、名称を「ビークル」という発明に関する特許出願に関する事件です。 裁判所は、特許庁審判部が申請人の拒絶処分に対する不服申立てを却下した決定を取消しました。その理由は、審判部の結論（訂正された発明が、引用された発明、既知の事実、および一般的な知識に基づいて、当業者が容易に想到し得たものであるとの判断）が、証拠上の根拠を欠き、理由を明示しておらず、したがって誤りであるということです。 この判決は、裁判所が発明の進歩性を評価する際、技術的問題の共通性をどのように厳格に審査するかを示していて、理由付けにおいて既知の技術がどこでどのように適用されているかを具体的に示すことが重要であることを強調しています。 令和７年３月２４日判決言渡 令和６年（行ケ）第１００４９号 審決取消請求事件 判決 https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/949/093949_hanrei.pdf 要旨 https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/949/093949_point.pdf Case No. (Gyo‑Ke) 10049 of 2024 – Action to Revoke a JPO Trial Decision (Inventive Step) This case concerned a patent application for an invention entitled “Vehicle.” The court revoked the JPO Trial Board’s decision, which had dismissed the applicant’s appeal against a refusal, because the Board’s conclusion—that the corrected invention could have been readily conceived by a person skilled in the art on the basis of a cited invention, well‑known facts, and common general knowledge—lacked evidentiary support, failed to set out its reasoning, and was therefore erroneous. This judgment demonstrates how strictly the court reviews the commonality of technical issues when evaluating the inventive step of an invention, emphasizing the importance of specifically indicating where and how prior art is applied in the reasoning. 生成AIの第三世代：AIエージェントの先駆けとして、主要AI企業のDeep Research機能が拡充されてきています。 現時点での主要AI企業のDeep Research機能の比較分析を主要Deep Researchに調査し、まとめさせましたので、ご参照ください。 Comparative Analysis of Deep Research Functions Among Leading AI Companies As part of the third generation of generative AI and a forerunner to AI agents, the Deep Research functions of major AI companies have been significantly enhanced. I have conducted a comparative analysis of the current Deep Research capabilities across leading AI companies using major Deep Research tools. Please refer to the findings below. 昨年に続き、スズキが技術革新の活性化を目的に「発明の日」に社長と社員の座談会を開きました。また、「発明の日」に合わせて、インドの未舗装道路でのバッテリー摩耗を減らす車体設計や、オートバイのスマートフォンケーブル接続を改善する部品などの新技術の特許取得を発表しました。 スズキの知財活動をDeep Researchで深掘りしてみました。ご参考まで。 スズキ、社長と特許発明社員の座談会 技術革新を活性化 2025年4月18日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC183LJ0Y5A410C2000000/ 「発明の日」スズキが特許取得した新技術を発表 浜松 4月18日 https://www3.nhk.or.jp/lnews/shizuoka/20250418/3030027730.html スズキ 知財強化へ社長・技術系役員が発明者と座談会 1/5/2024 https://yorozuipsc.com/blog/9468696 「スズキらしい」「そう来たか」目指す スズキの知的財産戦略 16/12/2023 https://yorozuipsc.com/blog/6825770 100年の歴史が育んだスズキの知財 6/2/2021 https://yorozuipsc.com/blog/100 Suzuki: Roundtable Discussion Between the President and Patent-Inventing Employees Continuing from last year, Suzuki held a roundtable discussion on "Invention Day" between the company president and employees, aiming to promote technological innovation. Additionally, in line with "Invention Day," the company announced the acquisition of patents for new technologies, such as a vehicle body design that reduces battery wear on unpaved roads in India, and components that improve smartphone cable connectivity for motorcycles. We conducted a deep dive into Suzuki's intellectual property activities using Deep Research. Please refer to it for further insights. 東京大学松尾研発のスタートアップ「株式会社エムニ」による知財領域における生成AIプロダクト「AI特許ロケット」は、知財調査コストを最大99%削減し「経営に知財を」を実現しようとしています。 詳細は、Deep Researchで。 いよいよ開催！全講演企画発表 すごい知財EXPO https://note.com/super_ip_expo/n/ncd61d71414b8 松尾研発スタートアップによる知財領域における生成AIプロダクト〜知財調査コストを最大99%削減し「経営に知財を」を実現〜 講演詳細： 株式会社エムニ 下野氏がお届けする、経営と知財を繋ぐ「AI特許ロケット」。大企業の知財部門必見！高まる経営貢献への期待に対し、時間・コストが課題ではありませんか？「AI特許ロケット」は、高速・高品質な特許分析・可視化でその悩みを解決します。独自ワーディングと柔軟なマップ作成で、経営判断を加速。数週間かかっていた作業が最短10分に、費用も大幅削減。エムニの知見と技術が実現した、スピード or バランス、選べるプランで知財戦略を新たな次元へ導きます。 講演者： 下野 祐太 氏(株式会社エムニ 代表取締役) 松尾研発スタートアップのエムニさんのAI特許ロケットの話を視聴中。 いよいよ知財業界にも松尾研が進出か？！ https://x.com/kashima510/status/1912692971205718388#:%7E:text=%E5%8A%A0%E5%B3%B6%E5%BA%83%E5%9F%BA%EF%BC%8FHiromoto%20Kashima%20,%E3%81%84%E3%82%88%E3%81%84%E3%82%88%E7%9F%A5%E8%B2%A1%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%81%AB%E3%82%82%E6%9D%BE%E5%B0%BE%E7%A0%94%E3%81%8C%E9%80%B2%E5%87%BA%E3%81%8B%EF%BC%9F%EF%BC%81 AIで特許調査のコストを1000分の1に｜活用戦略を詳しく解説 https://media.emuniinc.jp/2025/01/10/ai-patent-search/#:%7E:text=%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81%EF%BC%9AAI%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E5%93%A1%E3%81%AE%E5%8A%9B%E3%82%92%E5%80%9F%E3%82%8A%E3%81%A6%E9%9D%A2%E5%80%92%E3%81%AA%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E6%A5%AD%E5%8B%99%E3%81%AB%E3%81%95%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AA%E3%82%89 (株)エムニ 京大・松尾研発のAIスタートアップ！高精度な特許戦略AI https://dxpo.jp/real/fox/nagoya25/sales/product.html?supplier_id=1469&company_name=(%E6%A0%AA)%E3%82%A8%E3%83%A0%E3%83%8B AI Patent Rocket” by Matsuo Lab Startup Emuni Inc. The generative AI product “AI Patent Rocket” in the intellectual property field, developed by the University of Tokyo’s Matsuo Lab startup Emuni Inc., aims to reduce intellectual property research costs by up to 99% and realize the vision of “integrating IP into management.” For more details, please refer to Deep Research. 2025年4月1日に新ツールとして上市された「Radar QFD」は、VALUENEX Radarのアルゴリズムと生成AIを活用し、従来人手で膨大な文献から課題を一つずつ抽出し整理していたプロセスを大幅に短縮しています。 特許情報×生成AIでニーズ（課題）とシーズ（技術）の二元表作成とスコアリングを自動で行うことで開発現場が求める「使える知財情報」を提供し、開発設計者の業務を劇的に改善してくれるツールといえるでしょう。 東大松尾研発のAIスタートアップ株式会社エムニの「AI特許ロケット」も同様の機能を有するようです。 生成ＡＩを活用した「サマリア」で、課題・解決手段マトリックスの作成がかなり楽になったのですが、一気通貫のツールが出てきたことで、この分野のＤＸ化が一層加速しそうです。 生成AIで開発現場の特許情報活用を劇的に変える！SaaS型解析ツール「Radar QFD」のご紹介 VALUENEX【公式】 2025年4月18日 https://note.com/valuenex/n/nc2c8e907eff2 VALUENEX、新ツール「Radar QFD」発表 – AIでQuality Function Deployment（QFD）を支援し、製品開発を加速 2025年4月1日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000032.000028558.html 講演題名：松尾研発スタートアップによる知財領域における生成AIプロダクト〜知財調査コストを最大99%削減し「経営に知財を」を実現〜 講演者：下野祐太 様（株式会社エムニ 代表取締役） https://x.com/sugoichizai/status/1911539897053372434 VALUENEX’s SaaS‑based analysis tool ‘Radar QFD’ Launched on 1 April 2025 as a new product, Radar QFD harnesses VALUENEX Radar’s algorithms together with generative AI to drastically shorten the formerly manual task of extracting and organizing issues one by one from vast bodies of literature. By automatically generating and scoring a two‑dimensional matrix of needs (problems) versus seeds (technologies) from patent information and generative AI, the tool delivers the “actionable IP intelligence” demanded on the shop floor, dramatically streamlining the work of development engineers. It appears that “AI Patent Rocket,” offered by Emuni Inc.—an AI startup spun out of the University of Tokyo’s Matsuo Laboratory—provides similar functionality. Although “Summaria,” another solution that leverages generative AI, has already made creating problem‑solution matrices considerably easier, the arrival of an end‑to‑end tool such as Radar QFD is likely to further accelerate digital transformation (DX) in this domain. 4月16日、OpenAIの新モデル「o3」と「o4-mini」がリリースされました。 新モデルは、「考える力」と「道具を使う力」を統合し、複雑な問題解決やマルチモーダル推論を可能にしたということで、大規模強化学習による思考訓練や安全性への配慮、実用的なツール連携が特徴ということです。 o3とo4-miniはそれぞれ、o1とo3-miniの進化版ということですが、｢o3とo4-miniは、これまででもっとも知的なモデル｣というOpenAIの表現ですので、最近、GoogleのGemini 2.5 Proが推論能力・処理速度等々でOpenAIのモデルを抜き去っていましたが、またOpenAI優位に戻るのでしょうか？ ちなみに、最新(2025年4月17日現在)のTrackingAIのIQ (Mensa Norway) では、OpenAI o3のIQが136で、Gemini 2.5 Pro のIQが128でした。 April 16, 2025 Introducing OpenAI o3 and o4-mini Our smartest and most capable models to date with full tool access https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/ OpenAI’s New Models “o3” and “o4-mini” On April 16, OpenAI released its new models “o3” and “o4-mini.” These new models are said to integrate “the power of reasoning” and “the ability to use tools,” enabling complex problem-solving and multimodal reasoning. Their key features include large-scale reinforcement learning for training reasoning abilities, safety considerations, and practical integration with tools. o3 and o4-mini are described as evolved versions of o1 and o3-mini, respectively. According to OpenAI, “o3 and o4-mini are the most intelligent models to date.” Recently, Google’s Gemini 2.5 Pro had surpassed OpenAI’s models in areas like reasoning performance and processing speed — but could this mean OpenAI is reclaiming its lead? As of the latest update (April 17, 2025) from TrackingAI's IQ (Mensa Norway), OpenAI o3 has an IQ of 136, while Gemini 2.5 Pro has an IQ of 128. 生成AIの性能の飛躍的な向上により、生成AIとTRIZを組み合わせることで革新的な発明アイデアを多分野で創出できる可能性が高まっており、実際の活用例も増えているようです。Deep Researchによる調査結果をご参照ください。 Invention Creation through the Fusion of Generative AI and TRIZ With the rapid advancement of generative AI capabilities, the combination of generative AI and TRIZ is increasingly seen as a powerful approach for creating innovative invention ideas across various fields. In fact, real-world applications of this fusion are on the rise. Please refer to the findings from Deep Research for further details. ニッスイは2025年4月8日、3か年の中期経営計画「GOOD FOODS Recipe2」を発表しました。 この中期経営計画「GOOD FOODS Recipe2」の内容をDeep Researchに調査させ、この中期経営計画により知財戦略はどう変わるかをDeep Researchに予測させました。 ニッスイの場合、情報開示があまり行われていないこともあり、予測がかなり難しいようです。 ニッスイ 中期経営計画が始動 海外・養殖など成長図る 4/14(月) https://news.yahoo.co.jp/articles/b9c233737a031f160a46d33ef82efdb065534ebc 中期経営計画（2025年4月8日発表） https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS06310/db26ad37/6531/4546/8b88/578c1877326e/140120250408510385.pdf 中期経営計画説明会（2025年4月9日開催） https://www.nissui.co.jp/ir/download/business_report/2025mid-term-plan_session.pdf 中計説明会 動画配信 https://www.youtube.com/watch?v=0hUmdLQ6Ln4 How Will Nissui’s Intellectual Property Strategy Change Under the Medium-Term Management Plan “GOOD FOODS Recipe2”? On April 8, 2025, Nissui announced its three-year medium-term management plan titled “GOOD FOODS Recipe2.” I tasked Deep Research with analyzing the contents of this new plan and forecasting how it may impact the company’s intellectual property (IP) strategy. In Nissui’s case, limited public disclosure of information makes such forecasts particularly challenging. 大阪・関西万博の住友館共創プロジェクト「ミライのタネ」で、AIで生成した事業アイデア700が披露されています。 「ミライのタネ」は、AI活用で未来のアイデアを創出する共創プラットフォームに「ideaflow」を活用しているということで、Deep Researchで深堀してみました。PDF資料をご参照ください。 AIで生成した事業アイデア700を万博「住友館」で披露、ユーザー参加型の特設サイトも2025.04.11 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02484/041000115/?n_cid=nbpnxt_mled_km ついに開館！住友館の見どころ総まとめ！ https://sumitomoexpo.com/topics/grandopen/ 【大阪・関西万博】住友館の共創プロジェクト「ミライのタネ」を共同開発─AI活用で未来のアイデアを創出する共創プラットフォームに「ideaflow」を技術提供 世界中どこからでも、だれもが無数のアイデアをつくることが可能な共創プラットフォーム 株式会社知財図鑑 2025年2月27日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000052909.html 700 AI-Generated Business Ideas Showcased at the Sumitomo Pavilion of the Expo At the Osaka-Kansai Expo, 700 business ideas generated by AI are being showcased as part of the Sumitomo Pavilion’s co-creation project “Seeds of the Future.” The “Seeds of the Future” initiative utilizes the co-creation platform ideaflow, which leverages AI to generate future-oriented ideas. I conducted an in-depth analysis using Deep Research—please refer to the attached PDF for details. 3月5日に行われた産業構造審議会知的財産分科会 第52回特許制度小委員会の議事録が4月11日に公開されました。「１．ＡＩ技術の発達を踏まえた特許制度上の適切な対応について」の部分での中畑委員（One ip 弁理士法人 代表パートナー弁理士）の「予想以上にスピードが速いので、法律や運用が決まる前にそういうのを見つけて実行していった人たちが有利な状態になってしまうということが１つあるかなとは思いました。」発言が気になっています。
実は、中畑委員が紹介されたやり方は、生成AI（Deep Research）がなくとも各社当然やっていることであって、それが簡単にできるようになったということです。生成AIを使うと簡単に短時間で出来るわけで有効に使うと有利になることは当然です。むしろ、今までは大企業が多額の資金とマンパワーを書けてしかできなかったことが中小企業でもできるようになっているということだと理解しています。ところがそれを悪いこととしているような話っぷりなのが気になっています。 4月11日産業構造審議会知的財産分科会第52回特許制度小委員会 議事録 https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/tokkyo_shoi/document/index/newtokkyo_052.pdf 『○ 中畑委員 中畑です。お願いします。 今、この分野はすごくどんどん発展していくであろうというようにお話しいただいていたのですけれども、スタートアップの業界でどのような活用の方法がされているのかということを見ると、想像以上に進み方が速いなと思っております。委員の皆様の中で、ＧＰ ＴプロのディープリサーチとかＧｒｏｋ３とか、実際に使われている方がどれぐらいいらっしゃるか分からないのですけれども、これは実際にスタートアップの中にいるエンジニアの方が、こういうことができないかと言われたことなのですが、幾つかの競合の特許の公報のＰＤＦを全部ダウンロードしてきて、それを生成ＡＩの中に入れて、要はこの隙間を埋める発明を生成してほしいと。課題の入力もせず、ただ隙間になっているところを生成してくださいということで、実際にアウトプットをちょっとレビューしたところ、確かにこういう論点があるなと。 それが技術的に効果があるのかないのかというところはまた別の論点なのですけれども、新たに何か発明を生み出すという意味でいうと、隙間を埋めなさいとか、あとはディープ リサーチという既にウェブとして公になっている情報の中から、技術トレンドですとか相手の会社のそれこそ決算資料のところとかも全部読み込んで、この会社が将来来るであろうところとか、技術トレンドも考慮して生成してほしいみたいな内容が、プロダクトとかサービスが決まっていない段階でも、要はポケットがどこにあるのかというのを特許情報とともに生み出してしまうみたいなことが、割とアイデアとしては、エンジニアの方から、こういうのができてしまいますよねというように言われていて、それをあらゆる分野で同時多発的にプログラムを組んでしまえば、それこそ数十万のアイデアというものが、数秒とまではいかないのですけれども、10分、15分というレベルで出てきてしまうというような状態にはなっているのです。 なので、そういう発明を、先ほど田村先生がおっしゃっていたように、出願のときの発明と認めるのか、引用発明と認めるのかという議論はいろいろしていかなくてはいけないかなと思っているのですけれども、予想以上にスピードが速いので、法律や運用が決まる前にそういうのを見つけて実行していった人たちが有利な状態になってしまうということが１つあるかなとは思いました。 なので、論点というよりかは、進め方は割とスピード感を持って行っていったほうが、法制度というところでの有利不利みたいなものをできるだけ少なくできるのかなと思いました。 以上です。』 AI技術の発達を踏まえた特許制度上の適切な対応 8/3/2025 https://yorozuipsc.com/blog/ai7184568 Minutes of the 52nd Patent System Subcommittee The minutes of the 52nd Patent System Subcommittee of the Intellectual Property Committee under the Industrial Structure Council, held on March 5, were released on April 11. In the section titled "1. Appropriate Responses in the Patent System in Light of the Advancement of AI Technologies," a comment by Committee Member Mr. Nakahata (Patent Attorney and Managing Partner at One IP Patent Attorneys) caught my attention. He said, "Since the pace is faster than expected, those who find and implement such approaches before the laws and operational frameworks are established may end up with an unfair advantage." What caught my attention is that the method introduced by Mr. Nakahata is something companies have naturally been doing even without generative AI (like Deep Research), and what has changed is simply that it's become easier to do. With generative AI, these tasks can be done more easily and in less time, so it's only natural that those who use it effectively would gain an advantage. Rather, I understand this as a shift where small and medium-sized enterprises can now do what used to be possible only for large corporations with substantial financial and manpower resources. However, the way it was presented made it sound like a negative development, which I found concerning. 2025年4月9日付「How People Are Really Using Gen AI in 2025」というHarvard Business Reviewの記事は示唆に富むものでした。 この最新の分析によると、トップ 100 のユースケースには 38 の新しいエントリがあり、トップ5には、「人生を整理する」と「目的を見つける」の2つの新しいユースケースが登場しています。 How People Are Really Using Gen AI in 2025 by Marc Zao-Sanders April 9, 2025 https://hbr.org/2025/04/how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025 How People Are Really Using GenAI by Marc Zao-Sanders March 20, 2024 https://hbr.org/2024/03/how-people-are-really-using-genai 生成AI（Gen AI）の利用用途予測 2024年から2025年にかけての主な変化とトレンド https://felo.ai/page/30aca673-10fd-4dcc-8c2e-60094e0782a0?invite=v4n48DQ30dDRE How People Are Really Using Generative AI in 2025 The April 9, 2025 Harvard Business Review article “How People Are Really Using Gen AI in 2025” was highly insightful. According to this latest analysis, there are 38 new entries among the top 100 use cases, and two new use cases—“organizing one’s life” and “finding purpose”—have made it into the top five. 競合他社の特許網に対抗し自社の技術領域を防衛するために重要な「牽制出願」（競合を牽制する目的の防衛的な特許出願）において、どう生成AIを活用するか、各種Deep Researchに回答を求めました。ご参考まで。 『生成AIを活用した特許明細書の書き方』(OpenAI o1版) - よろず知財戦略コンサルティング https://yorozuipsc.com/blog/openai-o1ai 生成AIの基本からプロンプト設計、明細書作成のプロセスまで詳細に解説 2025年3月31日発刊の書籍「生成AIによる業務効率化と活用事例集-アイデア創出・商品開発・知識伝承・特許調査、分析・外観検査・品質管理-」に、「発明発掘・出願権利化／特許調査への生成 AI 活用」（第 8 章 第 3 節P.285～P.301）を執筆しました。 ＩＳＢＮ ： 978‑4‑86798‑065‑1 出版社 ： (株)技術情報協会 https://www.gijutu.co.jp/doc/b_2285.htm 生成AIとの「壁打ち」で、新たな発明を創出する方法 https://yorozuipsc.com/2998325104ai123921239812300227212517112385123011239112289260321238312394303302612612434211092098612377124272604127861/ai Strategic Use of Generative AI for Deterring Competitor Patent Technologies I consulted various Deep Research sources on how to leverage generative AI in filing deterrent patent applications—defensive filings aimed at countering competitors' patent portfolios and protecting our own technological domains. Please refer to the findings for your reference. 旭化成は2025年4月10日、新たな成長戦略を示す2025〜2027年度を対象とした「中期経営計画2027〜Tralblaze Together〜」を発表しました。 この「中期経営計画2027」の内容とそれに対する投資家・業界関係者・メディア・アナリストからの評価をDeep Researchに調査させ、この「中期経営計画2027」により旭化成の知財戦略はどう変わるかをDeep Researchに予測させました。 旭化成の場合、情報開示がかなり行われていることもあり、しっかりした調査結果、予測が出てきたように思います。 旭化成が新中計で営業利益目標2700億円を策定 トランプ関税の影響とは？ 2025年04月11日 https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2504/11/news088.html 旭化成、27年度までの3年間で1兆円投資 ヘルスケアでＭ＆Ａなど 2025年4月10日 https://jp.reuters.com/markets/world-indices/YKSO52MZCZNZDMMSWGQEQJ6NGU-2025-04-10/ 『中期経営計画2027 ~Trailblaze Together~』の発表について 2025年4月10日 https://www.asahi-kasei.com/jp/news/2025/ze250410.html How Will Asahi Kasei's Intellectual Property Strategy Change Under the “Medium-Term Management Plan 2027”? On April 10, 2025, Asahi Kasei announced its “Medium-Term Management Plan 2027 – Trailblaze Together,” which outlines its new growth strategy for the fiscal years 2025 to 2027. I used Deep Research to analyze the content of this “Medium-Term Management Plan 2027” as well as the evaluations from investors, industry stakeholders, media, and analysts. Furthermore, I had Deep Research predict how Asahi Kasei’s intellectual property (IP) strategy is expected to change as a result of this new plan. Given Asahi Kasei’s relatively high level of information disclosure, the investigation and forecasts appear to be well-grounded and robust. 元OpenAI研究員のダニエル・ココタジロ氏らが率いる非営利団体AI Futures Projectが作成し2025年4月3日に公開した「AI 2027」は、2027年までの人工知能（AI）の急速な進化と、それが社会、経済、地政学に与えるであろう影響を予測したシナリオです。 AIエージェントの初期の段階から始まり、より高度なAIモデルの開発、特にOpenBrainという架空の企業によるAI研究の自動化、そして中国とのAI軍拡競争が描かれています。 さらに、AIが雇用に与える影響、AIの安全性に関する懸念、そして政府の監視と対応に至るまで、多岐にわたるテーマが取り上げられており、自己改善能力を持つ超知能AIの出現と、それに対する人類の対応の遅れが示唆されています。 「AI 2027」の世界では、AIの核心部分であるアルゴリズムとその学習済みモデル（重み）が極めて重要な知的財産として認識され、その保護と獲得のために様々な手段が講じられている状況が描かれています。 AI 2027 https://ai-2027.com/ “AI 2027” Created by the nonprofit organization AI Futures Project, led by former OpenAI researcher Daniel Kokotajlo and others, “AI 2027” is a scenario released on April 3, 2025, that forecasts the rapid evolution of artificial intelligence (AI) by the year 2027 and its anticipated impacts on society, the economy, and geopolitics. The scenario begins with the early stages of AI agents and progresses through the development of more advanced AI models—particularly focusing on a fictional company called OpenBrain that automates AI research—and depicts an AI arms race with China. It explores a wide range of themes including the impact of AI on employment, concerns over AI safety, and governmental surveillance and response. The scenario suggests a delay in humanity’s ability to respond to the emergence of superintelligent AI with self-improvement capabilities. In the world of AI 2027, algorithms—the core of AI—and their trained models (weights) are portrayed as extremely valuable intellectual property, with various means being employed to protect and acquire them. Gensparkスーパーエージェント、OpenAI Deep Research、Manusという3つの先進的なAIエージェントについて、各種Deep Researchで比較しました。間違いなども含まれていますので、判断は各自お願いします。 Next-Generation AI Agent Comparison I conducted a comparison of three advanced AI agents—Genspark Super Agent, OpenAI Deep Research, and Manus—based on various Deep Research analyses. Please note that the information may contain inaccuracies, so I encourage you to make your own judgments. |
著者萬秀憲 アーカイブ
April 2025
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